Optimización bi-objetivo de eficiencia en tiempo de producción y consumo de energía en entornos flexibles de manufactura job-shop
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Guerra Cruz, Ángela Patricia | 2023
Con este trabajo se presenta un nuevo enfoque para abordar objetivos de minimizar el
tiempo de ejecución de operaciones y el consumo de energía en entornos de manufactura flexibles.
El método propuesto se basa en un Algoritmo Genético de Ordenación No Dominado II (NSGAII), el cual permite encontrar eficientemente soluciones óptimas entre estos dos objetivos críticos.
La clave del método es una técnica de ordenación no dominado que clasifica e identifica eficazmente
las soluciones Pareto óptimas. El rendimiento del algoritmo se evaluó experimentalmente en casos
de referencia conocidos, como Kacem y Brandimarte. Los resultados demuestran la eficacia del
enfoque al momento de minimizar simultáneamente el tiempo de ejecución y el consumo de
energía. Además, la diversidad inherente a las soluciones de Pareto contribuye a una optimización
equilibrada de estos objetivos. Los resultados muestran el potencial de los algoritmos genéticos, y en
particular del NSGA-II, como herramientas convenientes para abordar retos de optimización
multiobjetivo. Este estudio acerca la brecha entre los conocimientos teóricos y la aplicación práctica
y demuestra la importancia de incluir más objetivos en escenarios reales, haciendo énfasis en las
prometedoras perspectivas de estas técnicas en escenarios complejos reales.
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